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前交叉韌帶斷裂后足底壓力特征的聚類分析

發(fā)布時(shí)間:2018-03-31 19:07

  本文選題:足底壓力 切入點(diǎn):步態(tài)特征 出處:《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2017年03期


【摘要】:運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,人體的步態(tài)特征可以在足底壓力圖像上有準(zhǔn)確的記錄,而這也就可以成為判斷步態(tài)正常與否的一條有效依據(jù).通過(guò)一組壓力傳感器陣列獲取人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程的足底壓力分布數(shù)據(jù),提取步態(tài)的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)特性.在此基礎(chǔ)上,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme learning machines,ELM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法對(duì)足底壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,完成正常與異常步態(tài)的分類辨識(shí)工作.本文從實(shí)際臨床數(shù)據(jù)出發(fā),對(duì)前交叉韌帶斷裂患者進(jìn)行步態(tài)分析,并據(jù)醫(yī)生的臨床診斷結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn).該方法在步態(tài)分析上取得了較為良好的效果,仿真結(jié)果表明了其有效性.
[Abstract]:During movement, the gait features of the human body can be accurately recorded on the plantar pressure image. And this can be an effective basis for judging the normal gait or not. The plantar pressure distribution data of human motion process are obtained by a set of pressure sensor arrays, and the kinematics and dynamic characteristics of gait are extracted. Extreme learning machine (ELM) neural network clustering algorithm is used to analyze the plantar pressure data and to identify the normal and abnormal gait. Based on the actual clinical data, the gait of the patients with anterior cruciate ligament rupture is analyzed. The method is verified according to the clinical diagnosis result of the doctor. The result of simulation shows that the method is effective in gait analysis.
【作者單位】: 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;北京大學(xué)第三醫(yī)院運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)研究所;北京科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61473034,61673053) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(2013000611008) 內(nèi)涵發(fā)展 引進(jìn)人才科研啟動(dòng)費(fèi),北京市科技新星交叉學(xué)科項(xiàng)目(Z161100004916041) 低溫重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(CRYO 201316,TIPC,CAS) 北京大學(xué)醫(yī) 信交叉建設(shè)孵化基金(BMU2016-12)資助~~
【分類號(hào)】:TP183;R686.5

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4 程松苗;高志;李強(qiáng);張e

本文編號(hào):1692047


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